【摘 要】
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随着定制板式家具的需求扩大,对人造板加工下料中的智能排样技术提出了更高的要求,为此针对有“一刀切”约束的矩形板材排样问题展开研究。选择遗传算法与贪心算法混合使用,首先通过局部随机调序来改进有序种群初始方式,其次通过优化个体序列与工件初始序列中元素的位置映射关系,将其编码为基因序列,通过后检测排样的贪心策略扩大局部解搜索空间,最后以比例选择方式及最优保存策略改进优化遗传算子。结果显示:在非“一刀切”排样算例计算中,相比文献算法平均排样效果提高了2%,而计算时间缩减90%,相比文献同类型算法在获得相同
【基金项目】
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教育部高等学校博士学科点专项科研基金(博导类)(20130062110005)。
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随着定制板式家具的需求扩大,对人造板加工下料中的智能排样技术提出了更高的要求,为此针对有“一刀切”约束的矩形板材排样问题展开研究。选择遗传算法与贪心算法混合使用,首先通过局部随机调序来改进有序种群初始方式,其次通过优化个体序列与工件初始序列中元素的位置映射关系,将其编码为基因序列,通过后检测排样的贪心策略扩大局部解搜索空间,最后以比例选择方式及最优保存策略改进优化遗传算子。结果显示:在非“一刀切”排样算例计算中,相比文献算法平均排样效果提高了2%,而计算时间缩减90%,相比文献同类型算法在获得相同
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